氛围编程（vibe coding），这个由 Andrej Karpathy 带火的热词，已经成为了一种相当流行的编程方式。但这种编程方式的流行程度究竟如何，目前还没有什么比 较可靠的统计数据。不过，近日的一篇 Reddit 热帖，却可以让我们窥见一些端倪：看起来，氛围编程可能比我们预想的更受欢迎，FAANG 等大型科技公司也不乏 vibe coder—— 虽然人们对这个工作流程算不算是氛围编程存在很大争议。 机器之心报道 编辑：Panda 这篇帖子发布在 r/vibecoding，发帖者 u/TreeTopologyTroubado 自称是一位拥有十多年工作经验的 AI 软件工程师，并且其有一半的时间都是在 FAANG（即 Meta、 亚马逊、苹果、Netflix 和 Alphabet 五大科技巨头）工作。他职业生涯前半段是系统工程师，而不是开发者，不过他现在已有 15 年左右的编程经验了。 然后，他分享了使用 AI 开发产品代码的方法。简单来说，就是 始终从可靠的设计文档和架构开始，然后在此基础上逐步构建。始终先编写测试。 更具体而言： 该帖在 Reddit 和 X 上都引起了广泛讨论。其中一个很大的讨论点 ...

【编者按】如今生成式 AI 逐渐融入软件开发流程，越来越多 AI 生成的代码出现在实际工程中——但你有没有想过，这些由 AI 写出来的代码，从一开始 就可能被视为"遗留代码"？本文作者从工程经验出发，结合 AI 的生成机制，提出一个颇具启发性的观点： AI 生成的代码缺乏上下文记忆和维护连续性， 因此一 诞生就处于"他人旧作"的状态 。 这 不仅是对当前 AI 编码能力的冷静观察，也为我们理解未来软件开发形态提供了一种新视角。 原文链接： https://text-incubation.com/AI+code+is+legacy+code+from+day+one 翻译 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 在软件开发中，代码的"可改进性"往往取 决于其所处的生命周期阶段。通常可以分为以下几类情况： 总的来看， 代码的演进速度，通常取决于离它的编写时间有多近、维护者是不是原作者。 其实 ， 这种状态是合理的：对于一个运行稳定、经过验证的软件系统而言，贸然进行"改进"往往带来额外风险，尤其是当你对系统的整体脉络不甚了 解时，原作者通常才最清楚其潜在逻辑和 开发 背景。 AI 生成的代码 ， ...